《李宏毅机器学习》读书笔记
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详细记录观看《李宏毅机器学习》视频过程中遇到的问题以及解决办法。并包括方法总结，代码注释，工具介绍和心得体会等。
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李宏毅机器学习入门学习笔记（六） Brief Introduction of Deep Learning
deep learning的趋势：Google使用deep learning回顾一下deep learning的历史：deep learning的发展perceptron非常像我们的logistics regression只不过是没有sigmoid部分。09年的GPU的发展是很关键的，节省了很多的时间。我们都知道机器学习有三个step，那么对于deep learning呢？ste...原创 2019-04-02 21:05:11 · 637 阅读 · 0 评论 -
李宏毅机器学习入门学习笔记（一）Regression - Case Study
文章目录定义应用举例建模详细步骤模型假设（Model）（Goodness of function）定义Regression 就是找到一个函数 functionfunctionfunction ，通过输入变量 xxx，输出一个数值 ScalarScalarScalar。应用举例股市预测（Stock market forecast）输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等...原创 2019-02-18 12:24:40 · 1419 阅读 · 1 评论 -
李宏毅机器学习入门学习笔记（二）Where does the error come from
课程介绍上节课《李宏毅·机器学习》读书笔记（一）Regression - Case Study，主要介绍了回归算法的整个演算过程。在课程最后为了改善模型，不断提升模型的复杂度，但是效果反而变差了。本节课主要介绍其他改善模型的方法，并介绍交叉验证这种模型选择的方案。Error的来源从上节课测试集数据来看，Average ErrorAverage\ ErrorAverage&am原创 2019-02-19 13:10:29 · 419 阅读 · 0 评论 -
李宏毅机器学习入门学习笔记（三）Gradient Descent
文章目录什么是Gradient Descent（梯度下降法）？Review: 梯度下降法Tip1：调整 learning rates（学习速率）小心翼翼地调整 learning rate自适应 learning rateAdagrad 算法Adagrad 是什么？Adagrad举例Adagrad 存在的矛盾？多参数下结论不一定成立Adagrad 进一步的解释Tip2：Stochastic Grad...原创 2019-02-19 19:48:50 · 949 阅读 · 0 评论 -
李宏毅机器学习入门学习笔记（四） Classification：Probabilistic Generative Model
文章目录Classification 分类又是神奇宝贝举例分类神奇宝贝如何分类？当作回归问题处理？Ideal Alternatives（理想替代品）盒子抽球抽球的概率和分类有什么关系？Prior 先验高斯分布应用最大似然估计开始分类修改model三大步为什么是高斯分布？Posterior Probability（后验概率）Classification 分类分类要找一个function，输入就...原创 2019-03-07 18:12:36 · 802 阅读 · 0 评论 -
李宏毅机器学习入门学习笔记（五） Classification：Logistic Regression
文章目录Step1 逻辑回归的函数集Step2 定义损失函数Step3 寻找最好的function为什么不学线性回归用平方误差？Discriminative（判别）v.s. Generative（生成）一个好玩的例子判别（Discriminative）方法不一定比生成（Generative）方法好Multi-class Classification（多类别分类）Softmax为什么Softmax的...原创 2019-03-08 18:52:53 · 652 阅读 · 0 评论